职业教育回报率研究对象和方法

(1)研究对象

从研究对象的角度来看，研究人员关注职业教育回报率的变化主要集中在区域范围、层次和群体三个方面。

1.区域范围

根据时间顺序，区域范围的变化呈现出从宏观到微观的发展趋势，即从全国到各省市。2005年，傅志明、徐晓燕计算了全国职业教育的经济回报率[3]。2011年，王磊根据各省市的面板数据计算了各省市职业教育的回报率[4]。2014年，屈孝初、朱晓燕对广东省、湖南省职业教育的回报率进行了比较研究[5]，栾江研究了职业教育对西部农民收入的影响[6]。从宏观层面分析研究职业教育对全国的贡献，到深入不同省、不同地区的职业教育回报率研究，使研究更加务实，为职业教育本土化探索提供了更有益的思考。

2.层次变化

从整体到部分，从研究整个职业教育的回报到研究中等职业教育和高等职业教育各自的回报。其中，刘晓明等人计算了 2001-2009 2000年，浙江省高等职业教育对经济增长的贡献率[7]，李长辉等人研究了中等职业教育对重庆经济发展的回报率[8]。中等职业教育和高等职业教育属于职业教育体系的不同层次，其办学理念和培训目标不同。职业教育回报率研究的层次考虑更符合中国国情，使研究更有针对性。

3.群体变化

自2010年以来，关注农民群体的研究，即职业教育对农民收入的影响，研究人员开始关注职业教育对农民群体的影响是积极的还是消极的。栾江等人还采用了中等职业教育与高中教育的比较研究方法，对高中教育或中等职业教育更有利于增加西部地区农村劳动力非农业收入进行了深入研究[9]。职业教育回报率研究对农民群体关注的提高反映了农村职业教育的质量水平，更有利于农村职业教育政策的发展。

以上三个变化都是对职业教育回报率的深入研究。此外，一些研究不仅在区域范围内发生了变化，而且考虑到农民的低关注和职业教育的水平，进一步细化了研究对象。

（二）方法

首先，要明确职业教育回报的表达方式。职业教育回报的表达方式主要有两种；一是职业教育对新增国民收入的贡献比例，即职业教育带来的国民收入的增加（ΔYe）占国民总收入的增加（ΔY）的比例（ΔYe/ΔY）；二是职业教育对国民收入增长率的贡献比例，即以职业教育为生产要素，以职业教育为要素投入带来的国民收入增长率（ye）占国民收入总增长率的比例（y）的比例（ye/y） [10]。

1.计量模型

通过对收集文献的梳理，研究人员利用丹尼森计量模型、名瑟方程和自创模型来研究职业教育的回报率。

(1)丹尼森计量模型

美国经济学家丹尼森认为，劳动的因素不仅包括质量，还包括数量。教育对经济增长的贡献主要是通过提高工人的素质来实现的。换句话说，如果你想从经济学的角度来衡量教育的回报，你可以认为教育可以增加原来的劳动力投资[11]。因此，柯布-道格拉斯生产函数中的劳动力L可以被视为不包括教育的初始劳动力L和教育投资E的乘积。因此，柯布-道格拉斯的生产函数可以变形为： 　　Y=AKα（LE）β

在两侧去除自然对数后，寻求时间t的全导数，两侧同时除以Y，用差分方程近似代替微分方程，得到国民收入产出增长速度模型：

Y=a+αK+βL+βe

其中，Y代表一定时期国民经济的年增长率，A代表技术进步的年增长率，K代表资本技术进步的年增长率，L代表不包括教育质量的劳动技术的年增长率，E代表教育投资的年增长率。然后，通过这个公式单独计算教育对经济增长的贡献，即βE占国民经济年增长率Y的比例可变形为:

Re=βe/Y

该公式是教育经济学界公认的计量教育对国民经济增长的贡献模式。

(2)明瑟测量模型

作为研究人力资本的重要方法，明瑟方程主要基于人力资本教育和经验对收入的影响。其他人力资本因素被视为次要变量或外生变量。方程的一般形式如下：

Ln（Y）=F（Sch，Exp，X，ε）

其中，Sch代表被测受试者接受的教育年限，Exp代表经验，X代表除教育和经验外的其他控制变量，包括性别、地区、职业等，其他不可测因素纳入残余项ε中国。明瑟认为，随着人力资本投资的增加，收入在人力资本各种因素的边际呈指数级增长，因此人力资本对收入有重要贡献。显然，明瑟将人力资本变量X分为两类：一类是人力资本中的教育和经验变量；另一类是其他影响收入的人力资本变量。其中，可控部分进入控制变量，其他不可控或无法解释的部分进入残余项。在实际应用中，明瑟方程的线性形式一般如下：

Ln（Y） =α0+α1Sch +α2Exp +α3Exp2+∑αiX+ε

(3)创建自己的模型

对于职业教育回报率的研究，目前有两篇文章采用人力资本-教育回报率法和自建结构模型的方法来计算回报率。明瑟测量模型是一种结构方程，因此自建结构模型与明瑟测量模型相似。这两种方法都不权威，这里就不细说了。

2.计算职业教育回报率的方法

（1）提取法

这种方法是基于丹尼森计量模型计算整个教育的回报率，然后从中提取或分离职业教育的回报率。

排除法。崔玉平提出了这种方法。基本思路是计算职业教育对经济增长的贡献率，需要先计算排除职业教育后的教育对经济的贡献率，再确定职业教育占整个教育指数增长率的比例。然而，各种教育对经济增长的贡献率之和并不等于综合教育对经济增长贡献率的严重缺陷。

权数分配法。针对“排除法”存在的问题，“权数分配法”以各类教育指数年均增长率与各类教育劳动力质量转换系数的乘积为权数，计算其年均教育综合指数增长率的百分比。“权数分配法”修正了“排除法”分别计算各类教育对经济增长贡献率模型的不足，但“权数分配法”以各类教育指数年均增长率和各类教育劳动力质量转换系数乘积为权数，忽略了各类教育存量，导致计算结果无法真正反映各类教育对经济增长的贡献率[12]。

指数增量法。指数增量法是针对前两种方法的缺陷提出的。目前，丹尼森模型的基本思路是以各种教育指数的增量作为确定这类教育占整个教育指数增长率的权重，并计算其年均教育综合指数增长率的百分比。结果可以更好地估计职业教育的回报率。

(2)直接计算法

这种方法是基于明瑟方程或类似明瑟方程的收入结构方程。采用a方向得分匹配法，通过问卷调查收集数据，直接计算职业教育回报率。倾向得分匹配法是一种研究方法，可以考虑未观察到的能力变量遗漏造成的内生问题，避免了真正的职业教育回报率往往难以准确估计。这种方法主要用于农村群体，计算职业教育对农村地区的影响。